基于遗传算法的车牌识别技术的研究及应用
| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| 1．1 研究背景 | 第7页 |
| 1．2 技术背景 | 第7-10页 |
| 1．2．1 国内车牌特征与分类 | 第8-9页 |
| 1．2．2 车牌识别技术现状 | 第9页 |
| 1．2．3 光线对图像识别的影响 | 第9-10页 |
| 1．3 研究重点和研究意义 | 第10页 |
| 1．4 本文工作及组织 | 第10-12页 |
| 1．4．1 本文工作 | 第10-11页 |
| 1．4．2 本文组织 | 第11-12页 |
| 第二章 基于遗传算法的图像处理技术 | 第12-22页 |
| 2．1 数字图像处理 | 第12-15页 |
| 2．1．1 图像增强技术 | 第12-13页 |
| 2．1．2 图像分割技术 | 第13页 |
| 2．1．3 模式匹配与模式识别 | 第13-15页 |
| 2．2 文字识别技术 | 第15页 |
| 2．3 遗传算法的基本原理 | 第15-18页 |
| 2．3．1 遗传算法的实施步骤 | 第17-18页 |
| 2．3．2 遗传算法的特点 | 第18页 |
| 2．4 遗传算法在图像处理领域中的应用 | 第18-22页 |
| 2．4．1 遗传算法在图像匹配中的应用 | 第19-20页 |
| 2．4．2 遗传算法在图像分割中的应用 | 第20-21页 |
| 2．4．3 遗传算法在图像增强中的应用 | 第21-22页 |
| 第三章 新型车牌识别系统的设计与实现 | 第22-40页 |
| 3．1 车牌照识别系统简介 | 第22-24页 |
| 3．1．1 视频监控系统 | 第22-23页 |
| 3．1．2 系统原理 | 第23页 |
| 3．1．3 总体结构 | 第23页 |
| 3．1．4 系统要求 | 第23-24页 |
| 3．2 系统总体设计 | 第24-28页 |
| 3．2．1 车牌定位技术 | 第25-26页 |
| 3．2．2 字符分割技术 | 第26-27页 |
| 3．2．3 车牌识别技术 | 第27-28页 |
| 3．2．4 车辆识别 | 第28页 |
| 3．3 测试方案和评价指标 | 第28-29页 |
| 3．4 数据库结构设计 | 第29-30页 |
| 3．4．1 概念结构设计 | 第29-30页 |
| 3．4．2 物理结构设计 | 第30页 |
| 3．5 系统详细设计与实现 | 第30-40页 |
| 3．5．1 图像预处理 | 第30-31页 |
| 3．5．2 车牌定位 | 第31-34页 |
| 3．5．3 牌照字符的分割 | 第34-35页 |
| 3．5．4 应用遗传算法优化分割阈值 | 第35-37页 |
| 3．5．5 字符识别 | 第37-39页 |
| 3．5．6 识别模块对外接口 | 第39-40页 |
| 第四章 实验原型 | 第40-46页 |
| 4．1 车牌号识别系统设计 | 第40-41页 |
| 4．2 系统实现 | 第41-45页 |
| 4．2．1 软硬件要求 | 第41页 |
| 4．2．2 实验平台 | 第41-44页 |
| 4．2．3 主要设计流程及相关函数 | 第44-45页 |
| 4．3 测试效果 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5．1 本文总结 | 第46页 |
| 5．2 进一步的工作 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
